Metodologia de avaliação de modelos
São necessárias cinco etapas para estabelecer um processo de avaliação padronizado:
- Criação de conjuntos de teste::
- Carregar CSV com campos de entrada/saída esperada na interface de conjuntos de dados
- Para cenários complexos, adicione evaluation_rules descrevendo os critérios de pontuação
- Projeto experimental::
- Crie projetos separados para modelos diferentes, como gpt-4/Claude etc.
- Sementes aleatórias fixas garantem a consistência do teste
- teste automatizadoExecução em lote com o Python SDK
for model in ["gpt-4", "claude-2"]: dataset.run_evaluation( model=model, score_name="correctness" ) - análise multidimensionalCompare a visualização Kanban:
- Custo-benefício ($/1000 chamadas)
- Indicadores de qualidade (precisão/suavidade)
- Desempenho de cauda longa (atraso interquartil)
- Suporte à decisãoRelatório de exportação do Excel para calcular o TCO
Observação: recomenda-se que o conjunto de testes seja atualizado mensalmente para refletir as mudanças nos negócios e, para as tarefas de geração, recomenda-se que a avaliação manual seja complementada (que pode ser atribuída à equipe de rotulagem na interface do usuário).
Essa resposta foi extraída do artigoLangfuse: Plataforma de observação e depuração de código aberto para aplicativos LLMO
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " Como avaliar cientificamente a eficácia comercial real de diferentes modelos de LLM por meio do Langfuse?
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